Ngành ngân hàng đang chuyển dịch từ 'thâm dụng lao động' sang 'thâm dụng công nghệ'

Những số liệu trong Báo cáo Nhân sự và xu hướng tuyển dụng ngành ngân hàng Việt Nam - Năng suất lao động, kỹ năng số và quản trị AI giai đoạn 2020–2026 của Học viện Ngân hàng cho thấy một xu hướng rất rõ: ngành ngân hàng đang từng bước chuyển từ mô hình "thâm dụng lao động" sang "thâm dụng công nghệ", kéo theo sự phân hóa ngày càng mạnh về quy mô nhân sự, cơ cấu tuyển dụng, năng suất lao động và thu nhập.

Từ mở rộng quy mô sang tinh gọn bộ máy

Giai đoạn 2020–2025, nhân sự toàn ngành vẫn tăng trưởng khá ổn định, từ khoảng 282 nghìn người lên 318 nghìn người, tương đương mức tăng khoảng 13%. Đây là giai đoạn nhiều ngân hàng đồng thời mở rộng mạng lưới, phát triển ngân hàng bán lẻ và đẩy mạnh tín dụng.

Tuy nhiên, bước sang quý I/2026, xu hướng này bắt đầu thay đổi rõ rệt. Báo cáo cho thấy thị trường lao động ngân hàng xuất hiện sự phân hóa mạnh giữa hai nhóm tổ chức tín dụng.

Ở nhóm tái cơ cấu, Sacombank ghi nhận mức giảm tới 2.736 nhân sự, mức cắt giảm lớn nhất hệ thống, phản ánh quá trình tái cấu trúc bộ máy sau nhiều năm xử lý tồn đọng. Cùng xu hướng tinh gọn còn có SHB giảm 242 người, VIB giảm 236 người, MB giảm 225 người, BIDV giảm 218 người và Vietcombank giảm 9 người.

Trong khi đó, một số ngân hàng thương mại cổ phần vẫn tiếp tục mở rộng đội ngũ nhưng theo hướng có chọn lọc. VPBank tăng thêm 278 nhân sự, Techcombank tăng 250 người, còn HDBank tăng 200 người.

Điều đáng chú ý là sự khác biệt này không đơn thuần phản ánh chiến lược tuyển dụng mà còn phản ánh mức độ đầu tư vào công nghệ. Những ngân hàng cắt giảm nhân sự chủ yếu thực hiện tối ưu hóa các vị trí vận hành truyền thống thông qua tự động hóa quy trình, trong khi nhóm tiếp tục tuyển dụng lại tập trung bổ sung nhân sự chất lượng cao phục vụ chiến lược chuyển đổi số.

Nói cách khác, ngành ngân hàng không còn chạy đua về số lượng lao động mà chuyển sang cạnh tranh về chất lượng nguồn nhân lực.

Sự phân hóa không chỉ thể hiện ở quy mô nhân sự mà còn phản ánh rất rõ qua hiệu quả hoạt động. Theo báo cáo, nhóm ngân hàng thương mại Nhà nước vẫn dẫn đầu về năng suất tài sản trên mỗi lao động, đạt 0,94, cao hơn đáng kể so với nhóm ngân hàng thương mại cổ phần quy mô lớn (0,70) và gần gấp đôi nhóm ngân hàng quy mô vừa và nhỏ (0,48).

Ở chiều ngược lại, nhóm ngân hàng thương mại cổ phần quy mô lớn lại nổi bật về khả năng sinh lời với chỉ số 0,86, vượt xa nhóm ngân hàng Nhà nước (0,42) cũng như nhóm ngân hàng quy mô vừa và nhỏ (0,54).

Đối với chỉ tiêu tăng trưởng, nhóm ngân hàng thương mại cổ phần quy mô lớn tiếp tục dẫn đầu với mức 0,88, trong khi nhóm Nhà nước đạt 0,52 và nhóm ngân hàng vừa và nhỏ đạt 0,70.

Những số liệu này phản ánh khoảng cách ngày càng lớn giữa các nhóm ngân hàng về khả năng khai thác nguồn lực và hiệu quả sử dụng lao động.

Đáng chú ý, nhóm ngân hàng quy mô vừa và nhỏ đang bị bỏ lại phía sau ở hầu hết các tiêu chí. Năng suất tài sản trên mỗi lao động chỉ bằng khoảng một nửa so với nhóm ngân hàng Nhà nước, trong khi khả năng đầu tư công nghệ cũng hạn chế hơn.

Điều này đồng nghĩa với việc cạnh tranh trong tương lai sẽ không còn phụ thuộc chủ yếu vào quy mô vốn hay mạng lưới chi nhánh mà phụ thuộc ngày càng lớn vào năng lực ứng dụng công nghệ để nâng cao năng suất lao động.

Tuyển dụng đang dịch chuyển mạnh sang công nghệ

Một trong những phát hiện đáng chú ý nhất của báo cáo là sự thay đổi trong cơ cấu tuyển dụng. Các vị trí truyền thống như tín dụng, kinh doanh và quản trị rủi ro vẫn chiếm tỷ trọng lớn nhất với 58,3% tổng nhu cầu tuyển dụng. Tuy nhiên, xu hướng của nhóm này đang giảm dần qua các năm.

Ngược lại, nhóm vị trí liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), dữ liệu và phân tích, an ninh mạng tuy chiếm tỷ trọng chưa lớn nhưng lại có tốc độ tăng trưởng tuyển dụng nhanh nhất.

Đáng chú ý, nhu cầu này không xuất hiện đồng đều trên toàn hệ thống mà tập trung chủ yếu tại một số ngân hàng đi đầu về chuyển đổi số như MB, Techcombank và VPBank.

Điều này phản ánh sự thay đổi trong tư duy phát triển của các ngân hàng. Nếu như trước đây mở rộng hoạt động đồng nghĩa với tuyển thêm giao dịch viên, chuyên viên tín dụng hoặc nhân viên bán hàng thì hiện nay, nhiều ngân hàng ưu tiên tuyển kỹ sư dữ liệu, chuyên gia AI, chuyên gia an ninh mạng, chuyên gia phân tích dữ liệu hay kiến trúc sư hệ thống.

Đó là những vị trí trực tiếp tạo ra nền tảng công nghệ giúp ngân hàng tự động hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và kiểm soát rủi ro hiệu quả hơn.

Báo cáo cũng chỉ ra sự phân hóa rất rõ về mặt địa lý. Tại Hà Nội - nơi tập trung hội sở của phần lớn ngân hàng lớn - nhu cầu tuyển dụng tập trung chủ yếu vào các vị trí công nghệ và quản trị.

Cụ thể, Hà Nội chiếm tới 93% vị trí về AI và Machine Learning, 77% vị trí dữ liệu và phân tích, cùng 73% vị trí công nghệ thông tin.

Trong khi đó, TP.HCM tiếp tục là trung tâm của hoạt động bán lẻ và kinh doanh. Theo báo cáo, thành phố này chiếm 76% nhu cầu tuyển dụng tín dụng và 63% nhu cầu tuyển dụng vận hành.

Sự phân hóa này cho thấy quá trình chuyên môn hóa trong ngành ngân hàng đang diễn ra ngày càng rõ nét.

Hà Nội dần trở thành nơi tập trung nguồn lực nghiên cứu, phát triển sản phẩm, xây dựng mô hình AI, phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro, trong khi TP.HCM tiếp tục đóng vai trò là đầu tàu về bán lẻ, phát triển khách hàng và mở rộng thị trường.

Một trong những điểm nổi bật nhất của báo cáo là khoảng cách thu nhập giữa nhóm nhân sự công nghệ và nhóm nghiệp vụ truyền thống ngày càng nới rộng.

Ở cấp đầu vào, nhân sự AI có mức lương khoảng 14 triệu đồng/tháng, cao gấp đôi mức 7 triệu đồng của nhân sự tín dụng hoặc quan hệ khách hàng.

Khoảng cách này tiếp tục mở rộng ở các cấp bậc cao hơn. Chuyên gia AI cấp cao có mức thu nhập khoảng 43 triệu đồng/tháng, trong khi nhân sự tín dụng cùng cấp đạt khoảng 22 triệu đồng/tháng.

Ở cấp quản lý, mức lương của nhóm AI đạt khoảng 59 triệu đồng/tháng, trong khi quản lý tín dụng chỉ khoảng 30 triệu đồng/tháng.

Xu hướng tương tự cũng xuất hiện ở nhóm dữ liệu và phân tích khi mức lương quản lý đạt khoảng 56 triệu đồng/tháng, gần gấp đôi nhóm nghiệp vụ truyền thống.

Khoảng cách thu nhập này phản ánh sự thay đổi căn bản về cách các ngân hàng tạo ra giá trị. Một chuyên viên tín dụng giỏi vẫn chủ yếu tạo ra giá trị theo mô hình tuyến tính, nghĩa là muốn tăng doanh số phải tăng thêm thời gian làm việc hoặc tăng số lượng nhân sự.

Trong khi đó, một nhóm chuyên gia AI có thể xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng tự động xử lý hàng triệu hồ sơ vay với tốc độ chỉ vài giây, đồng thời nâng cao khả năng kiểm soát rủi ro và giảm đáng kể chi phí vận hành.

Giá trị mà công nghệ tạo ra mang tính lũy thừa, vì vậy mức thu nhập dành cho nhóm nhân sự này cũng tăng lên tương ứng.

Một điểm đáng chú ý khác được báo cáo đề cập là sự mất cân đối giữa tốc độ tăng trưởng tài sản và tăng trưởng nhân sự.

Theo số liệu tổng hợp, trung vị tổng tài sản của các ngân hàng tăng tới 117%, trong khi trung vị số lượng nhân sự chỉ tăng khoảng 11%.

Khoảng cách rất lớn này cho thấy ngành ngân hàng đang tìm cách mở rộng quy mô kinh doanh mà không tiếp tục phình to bộ máy. Muốn đạt được mục tiêu đó, các tổ chức tín dụng buộc phải đầu tư mạnh vào công nghệ, dữ liệu và tự động hóa. Đây cũng là nguyên nhân khiến nhu cầu tuyển dụng các vị trí AI, dữ liệu, kiểm định mô hình, kiểm toán công nghệ hay quản trị rủi ro mô hình ngày càng tăng.

Bên cạnh cơ hội, quá trình này cũng đặt ra yêu cầu mới về quản trị rủi ro. Khi các quyết định tín dụng, phê duyệt khoản vay hay phát hiện gian lận ngày càng phụ thuộc vào mô hình AI, rủi ro không còn nằm chủ yếu ở sai sót của con người mà chuyển sang rủi ro mô hình, rủi ro thuật toán và chất lượng dữ liệu.

Điều đó lý giải vì sao các ngân hàng sẵn sàng trả mức lương rất cao để thu hút những chuyên gia có khả năng xây dựng, kiểm định và giám sát các mô hình AI.

Cuộc cạnh tranh mới của ngành ngân hàng

Nhìn từ các số liệu của báo cáo, có thể thấy ngành ngân hàng Việt Nam đang bước vào một giai đoạn phát triển mới.

Sự cạnh tranh không còn nằm ở việc ngân hàng nào có nhiều chi nhánh hơn hay tuyển dụng nhiều nhân viên hơn, mà nằm ở việc ngân hàng nào xây dựng được hệ sinh thái dữ liệu tốt hơn, sở hữu đội ngũ nhân sự công nghệ mạnh hơn và ứng dụng AI hiệu quả hơn.

Quá trình chuyển dịch từ mô hình "thâm dụng lao động" sang "thâm dụng công nghệ" sẽ tiếp tục làm thay đổi cơ cấu việc làm trong ngành ngân hàng những năm tới. Những vị trí mang tính lặp lại sẽ ngày càng được tự động hóa, trong khi nhu cầu đối với nhân lực dữ liệu, AI, an ninh mạng, quản trị mô hình và phân tích kinh doanh sẽ tiếp tục gia tăng.

Đây không chỉ là sự thay đổi về cơ cấu tuyển dụng mà còn là sự thay đổi trong mô hình tăng trưởng của toàn ngành, nơi công nghệ và chất lượng nguồn nhân lực trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi của các ngân hàng trong kỷ nguyên số.